К написанию этой статьи меня подтолкнул один из самых популярных вопросов, который я регулярно слышу от потенциальных клиентов: как моему бизнесу поможет внедрение системы веб-анализа, которую вы нам советуете использовать? Руководители компаний, директора и менеджеры по маркетингу и рекламе, у которых в России, по большей части, к сожалению, пока достаточно низкое понимание принципов веб-маркетинга, хотят видеть реальные примеры того, как внедрение таких систем как Google Analytics и Яндекс Метрика может помочь их бизнесу. Обычно клиенты имеют базовое представление о возможностях таких систем и используют их возможности по минимуму: следят за посещаемостью своих сайтов, знают, откуда к ним приходят посетители, имеют общее представление о показателе отказов и приблизительно знают значение конверсии на своих сайтах. Если и Вы, уважаемые читатели, считаете, что этого достаточно для измерения эффективности Вашего сайта и рекламных кампаний (будь то контекстная реклама, SEO или любой другой способ привлечения посетителей на Ваш сайт), то значит, что Ваши конкуренты, которые активно используют системы статистики, или уже Вас обогнали, или скоро обгонят.

Ниже, я постарался привести пять, на мой взгляд, серьезных причин, почему Вам просто необходимо не только полностью внедрить и настроить систему веб-анализа на свой сайт, но и научиться самому и научить своих сотрудников активно ее использовать (на примере Google Analytics).

Вы продаете свои товары/услуги онлайн и хотите поднять продажи. До недавнего времени у вас был один путь — увеличить бюджет на привлечение посетителей сайта. Сегодня набирает популярность другой способ — оптимизация посадочных страниц (landing pages), карточек продуктов и процессов оформления заказа с помощью A/B тестирования. Текущие инструменты тестирования и оптимизации сайта с легкостью позволяют тестировать любые элементы сайта — цвета кнопок, размеры фотографий, стили и расположение блоков на странице. Если хватает амбиций — можно тестировать цены или маркетинговое позиционирование ваших продуктов. Кто знает, вдруг скидка в 100 рублей повысит продажи? А вдруг специальные условия доставки являются одним из важнейших условий доставки для ваших клиентов?

Именно на такие вопросы с помощью сплит тестирования получили ответы владельцы e-commerce сайта по продаже кондитерских изделий ручной работы.

Перевод статьи Джастина Куртони. Оригинал: http://cutroni.com/blog/2012/02/09/pimping-out-google-analytics-for-ecommerce-websites/

Цель большинства сайтов — не просто привлечь внимание случайного человека, но и привить ему постоянный интерес к самому сайту и, что более значимо, к продукции компании, а затем превратить его в источник доходов. Думаю, многие согласятся, что конверсию можно считать одним из самых важных критериев эффективности коммерческого сайта. Но сколько телодвижений приходится делать, чтобы получить данные о конверсии, даже используя продвинутые системы веб-аналитики? А казалось бы, всё, что требуется от аналитика или владельца сайта, — определить «цели», достижения которых он ожидает от посетителей сайта. Или еще проще: владельцу должно быть достаточно единожды указать системе, что считать покупкой — главной целью коммерческого сайта.

Но пользователи различных систем веб-аналитики чаще всего вынуждены выполнять ряд дополнительных, хоть и значимых, действий:

Всем нам хорошо известно, как ценна обратная связь. Даже один осмысленный отзыв от клиента может сильно помочь любому благородному делу в развитии.
Мы разработали принципиально новый способ получения фидбека и сразу получили множество откликов, в особенности о наших возможностях и тарифах. (О самом инструменте и чем он хорош, можно почитать тут)

Пойдя навстречу вашим пожеланиям, мы решили сделать многие возможности сервиса совершенно бесплатными. Теперь вы можете бесплатно создать для своего сайта ползунок, задать ему любые размеры, цветовую гамму и вопрос.

По умолчанию в Google Analytics отслеживать взаимодействие посетителей с контентом сайта довольно просто. Используя стандартный код отслеживания, вы сможете получать различную информацию такую как: время проведённое посетителем на странице (time on site), показатель отказов (bounce rate) и количество просмотров (pageviews).

Но иногда этих данных может быть недостаточно. Например, для блогеров или сайтов, где статьи и различные публикации основной контент, этих метрик может не хватать.

Мы хотим получать более детальную информацию по каждому сообщению или статье. Читают ли люди комментарии или только сообщение, статью? Открывают ли они во вкладках несколько сообщений?
Каким способом лучше получать детальную информацию о том как посетители сайта взаимодействуют с каждой страницей?

Эта статья о том, как измерить степень взаимодействия с контентом при помощи кастомизированного кода отслеживания Google Analytics (далее GA).

В последнее время мы достаточно часто сталкиваемся с анализом эффективности контекстной рекламы больших интернет-магазинов с множеством товарных категорий. Этот пост посвящен всего двум несложным советам, которые помогут более точно оценить эффективность каждой контекстной рекламной кампании для таких случаев.

В этом топике я хочу описать свой опыт про прикручиванию Google Analytics к web-приложению, построенному по принципу Single-page application.
До выполнения этой задачи я очень отдаленно представлял, что такое Google Analytics и с чем его едят. По этой причине также хочу рассказать и о том, как я понял Google Analytics, убив на это много часов времени. Надеюсь, эта выжимка поможет тем, кто начинает знакомиться с этой системой аналитики.
Сама по себе задача также немного нестандартная, и полученный опыт «скрещивания ежа с ужом» может быть кому-нибудь полезным.
Итак,

Совсем недавно разработчики GA сообщили об улучшении отчета «Скорость загрузки сайта». А именно в него добавили больше полезных метрик, которые помогут улучшить производительность сайта.

Новый набор метрик доступен в разделе «Технические характеристики» в каждой из вкладок отчета «Скорость загрузки сайта» (Исследование, Эффективность, Наложение данных на карту).

В этом году в Google Analytics появился новый отчет Посетители > Соцфункции. Он, как можно догадаться, должен показывать взаимодействие с сайтом посредством социальных кнопок (like, share и т.п.)
Но для отслеживания каждой социальной кнопки необходимо было создавать функцию обратного вызова, которая бы посредством вызова метода _trackSocial и должна отслеживать нажатие на кнопку.
Об этом можно почитать в справке Google Analytics: http://code.google.com/intl/ru-RU/apis/analytics/docs/tracking/gaTrackingSocial.html
И это было не очень удобное решение, т.к. социальных кнопок на сайте может быть много и для каждой придется писать функцию.

Теперь же появилось более изящное и простое решение для отслеживания социального взаимодействия. А именно, интеграция с сервисом социальных кнопок AddThis. Этот сервис содержит достаточно большую базу социальных кнопок и широкие возможности по кастомизации своего виджета.